UVA 679 Dropping Balls

本文介绍了一种解决满二叉树中特定小球路径问题的方法,通过计算给定层数和小球序号确定小球经过的开关编号。提供了详细的算法思路及C++实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目链接 : http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/19499

题目:有一棵满二叉树,每个节点是一个开关,初始全是关闭的,小球从顶点落下, 小球每次经过开关就会把它的状态置反,现在问第k个球下落到d层时经过的开关编号。

看别的 题解说是数二进制的表示 不太清楚是怎么表示的。。。
研究了半天
举个例子 第7个球落到第4层 即 D = 4, I = 7
由题目可以得 当前结点的球数为奇数的话 球就会往左边掉 偶数就往右边掉,
然后呢 因为结点开关不断置换
1. 若当前结点球数为偶数, 左子树的总球数 = 右子树的总球数 = I / 2
2.若当前结点球数为奇数, 左子树的总球数 = 右子树的总球数 + 1 = (I + 1) / 2
比如说有7个球,那么这7个球有4个球往左边掉,3个球往右边掉,而且第7个球是往左边掉的;然后继续掉掉掉,就到了11
附一张图

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <stack>
#include <string>
#include <map>
#include <set>
#define pi acos(-1.0)
#define LL long long
#define ULL unsigned long long
#define inf 0x3f3f3f3f
#define INF 1e18
#define lson l,mid,rt<<1
#define rson mid+1,r,rt<<1|1
#define debug(a) printf("---%d---\n", a)
#define mem0(a) memset(a, 0, sizeof(a))
#define memi(a) memset(a, inf, sizeof(a))
#define mem1(a) memset(a, -1, sizeof(a))
using namespace std;
typedef pair<int, int> P;
const double eps = 1e-10;
const int maxn = 1e6 + 5;
const int mod = 1e8;

int main(void)
{
//  freopen("C:\\Users\\wave\\Desktop\\NULL.exe\\NULL\\in.txt","r", stdin);
    int T, D, I, k, i;
    while (cin >> T && T >= 0){
        while (T--){
            cin >> D >> I;
            k = 1;
            for (i = 1; i <= D-1; i++){
                if (I & 1) k *= 2;
                else k = k * 2 + 1;
                if (I & 1) I = (I + 1) / 2;
                else I /= 2;
            }
            cout << k << endl;
        }
    }

    return 0;
}
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
KV Cache Dropping 是一种用于优化大语言模型(LLM)推理过程中内存使用的技术,特别是在处理长序列时减少KV Cache(Key-Value Cache)的存储开销。其核心思想是通过选择性地丢弃(drop)部分KV对,以降低内存占用并提升推理效率,同时尽量不影响模型输出的质量。 ### KV Cache Dropping 的技术原理 在自回归生成任务中,KV Cache 用于存储每个已生成 token 对应的 Key 和 Value 向量,以便在后续的 Attention 计算中快速获取历史信息。随着生成序列的增长,KV Cache 的内存占用也随之线性增长。KV Cache Dropping 通过以下方式缓解这一问题: 1. **基于注意力机制的冗余性**:在实际生成过程中,某些历史 token 对当前 token 的预测影响较小,这些 token 对应的 KV 对可以被视为冗余。通过识别并丢弃这些冗余的 KV 对,可以在不显著影响输出质量的前提下减少内存消耗。 2. **动态筛选机制**:一些 Dropping 策略会根据当前 token 与历史 token 的相关性动态决定是否保留某个 KV 对。例如,通过计算 Query 向量与 Key 向量之间的相似度,若相似度低于一定阈值,则认为该 KV 对对当前 Attention 计算贡献较小,从而选择丢弃。 3. **静态策略**:某些方法采用固定的策略,例如每隔一定步数丢弃部分 KV 对,或者仅保留最近的 N 个 token 的 KV 对。 ### 应用场景 KV Cache Dropping 主要适用于以下几种场景: - **长文本生成任务**:在生成较长文本(如文章、对话等)时,KV Cache 的内存占用会显著增加。Dropping 技术可以有效控制内存使用,使模型在有限硬件资源下仍能处理长序列。 - **边缘设备推理**:在资源受限的设备(如移动设备或嵌入式系统)上部署大语言模型时,内存优化尤为重要。KV Cache Dropping 可以帮助降低内存需求,提高推理效率。 - **实时推理服务**:在需要低延迟的推理服务中,减少 KV Cache 的大小可以加快 Attention 计算,从而提升整体响应速度。 ### 示例代码 以下是一个简化的 KV Cache Dropping 实现逻辑,假设我们使用基于相似度的动态筛选策略: ```python import torch import torch.nn.functional as F def drop_kv_cache(query, key, value, threshold=0.5): """ 根据Query和Key之间的相似度决定是否丢弃部分KV对。 :param query: 当前Query向量 (batch_size, head_num, seq_len, dim) :param key: 历史Key向量 (batch_size, head_num, seq_len, dim) :param value: 历史Value向量 (batch_size, head_num, seq_len, dim) :param threshold: 相似度阈值 :return: 经过Drop后的Key和Value """ # 计算Query与Key之间的相似度(点积) similarity = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) # (batch_size, head_num, seq_len, seq_len) # 取最后一个Query与其他Key的相似度 last_similarity = similarity[:, :, -1, :] # (batch_size, head_num, seq_len) # 计算平均相似度 avg_similarity = last_similarity.mean(dim=1) # (batch_size, seq_len) # 判断是否保留每个KV对 mask = avg_similarity > threshold # 应用mask,保留符合条件的KV对 new_key = key[:, :, mask, :] new_value = value[:, :, mask, :] return new_key, new_value ``` ### 相关问题 1. KV Cache Dropping 技术相比其他 KV Cache 优化方法有哪些优势? 2. 如何评估 KV Cache Dropping 对生成质量的影响? 3. 在实际部署中,如何动态调整 KV Cache Dropping 的阈值? 4. KV Cache Dropping 是否会影响模型的推理速度? 5. 有哪些开源框架或工具支持 KV Cache Dropping 技术? [^2]
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